If you're inventing and pioneering, you have to be willing to be misunderstood for long periods of time
#000000
R – normaljaotus versus Poissoni jaotus versus gammajaotus versus Weidbulli jaotus
#000001
Andmeanalüüsi juures on jaotuste äratundmine väga oluline.
#000002
Siinkohal üks võimalus R keskkonnas
#000003
Normaaljaotuse puhul on siinkohal andmehulk pidev (loodud x.norm <- rnorm(n=200, m=10, sd=2) ja Poisson jaotuse puhul on andmehulk diskreetne (loodud x.poi<-rpois(n=200,lambda=2.5). Gammajaotuse puhul on on tegu pideva andmehulgaga. Genereeritud (dgamma(x, scale=1.5, shape=2). Weidbulli jaotus on genereeritud dweibull(x, scale=2.5, shape=1.5)
#000004
* Loome normaaljaotusega andmehulga x.poi<-rpois(n=200,lambda=2.5)
#000005
* Kontrollime, milline oleks tulemus, kui me eeldaksime, et tegu oleks normaaljaotusega
#000006
Kontrollime, kui me eeldame, et tegu on Poissoni jaotusega andmehulgaga
#000007
Nagu jooniselt näha on, palju parem. Oma andmete jaotusmudeli tundmine on oluline!
#000008
Näiteks soovides Pearsoni korrelatsioonikordajat leida Possoni jaotusega andmehulgast, siis ei pruugi see tegevus edasisteks analüüsideks vajaliku infot anda. Teatavasti saab lineaarset korrelatsioonikordajat arvutada noraaljaotusega andmehulga pealt.
#000009